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Skillpedia
Agentes40 mil · #4992

ai-team-orchestration

Faz seu agente organizar e gerenciar uma equipe de inteligência artificial para desenvolvimento. É útil para iniciar projetos, planejar tarefas e garantir que todos trabalhem juntos de forma coordenada.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a organizar uma equipe de inteligência artificial para trabalhar em um projeto. Ela define papéis claros para cada agente de IA (produtor, desenvolvedor, testador) e gerencia o fluxo de trabalho, desde o planejamento até a entrega.

Quando usar

  • ✓Ao iniciar um novo projeto de software.
  • ✓Ao planejar e coordenar tarefas de desenvolvimento.
  • ✓Ao precisar de diferentes perspectivas para resolver um problema.

Exemplo do que pedir para a IA

“Organize uma equipe de IA para criar um novo aplicativo de lista de tarefas, começando pelo planejamento.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/ai-team-orchestration/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/ai-team-orchestration/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta usa agentes de IA especializados: um para planejar e coordenar, outro para codificar e testar, e um terceiro para garantir a qualidade. Eles seguem um fluxo de trabalho definido para entregar o trabalho.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add github/awesome-copilot --skill ai-team-orchestration

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/ai-team-orchestration/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Orquestração de Equipe de IA

Use três agentes estáveis:

Agente Propósito
@ai-team-producer Clarificar escopo, planejar proporcionalmente, coordenar e mesclar
@ai-team-dev Implementar, testar, auto-revisar e preparar o pull request
@ai-team-qa Testar o comportamento de forma independente quando QA dedicado é útil

Nova, Sage e Milo são perspectivas dentro do agente Dev, não camadas de projeto obrigatórias.

Fluxo de Trabalho Padrão

Planejar -> Implementar -> Testar -> Revisão ou QA opcional -> Mesclar -> atualizar estado do projeto

Mantenha o fluxo de trabalho proporcional:

  • Pule o planejamento formal para mudanças pequenas e óbvias.
  • Use um plano curto para trabalho com múltiplos passos ou que afeta várias partes.
  • Adicione revisão ou QA independentes quando o risco, a incerteza ou a política do repositório justificarem.
  • Deixe a proteção de branch, verificações obrigatórias, permissões e filas de merge aplicarem a política de merge do repositório.

Iniciar ou Adotar um Projeto

  1. Leia as instruções e a documentação existentes do repositório.
  2. Descubra a stack real, arquitetura, comandos, modelo de implantação e riscos.
  3. Crie ou atualize PROJECT_BRIEF.md apenas quando um contexto duradouro entre sessões for útil. Comece pelo modelo de resumo do projeto e omita seções irrelevantes.
  4. Para trabalho substancial, crie um plano conciso a partir do modelo de plano de sprint.
  5. Use um branch separado ou clone quando sessões paralelas puderem conflitar, seguindo a própria política Git do repositório.

Executar

Produtor

  • Defina o resultado, restrições, critérios de aceitação e exclusões explícitas.
  • Escolha revisão e QA com base no risco, em vez de formalidade.
  • Mantenha o estado duradouro do projeto conciso e atualizado.

Dev

  • Siga as convenções do repositório e implemente a menor solução completa.
  • Execute as verificações relevantes e inspecione o diff final.
  • Abra ou atualize o pull request com resumo, verificação e limitações.

QA

  • Use apenas quando a verificação comportamental dedicada agregar valor.
  • Teste a mudança solicitada e regressões importantes.
  • Relate descobertas reproduzíveis e verifique correções.

Brainstorms

Use o formato de brainstorm para decisões de produto ou arquitetura que se beneficiam de perspectivas concorrentes. Para escolhas de implementação comuns, deixe o Dev decidir usando as convenções do repositório.

Recuperação de Contexto

Antes de encerrar uma sessão longa ou interrompida:

  1. Atualize o plano ativo ou a nota de progresso, se houver.
  2. Registre decisões materiais, bloqueios e a próxima ação no contexto do repositório.
  3. Use um prompt de "cold-start" como:
Read the repository instructions, then read whichever sources exist for this
work: the active issue or request, PROJECT_BRIEF.md, and the active plan or
progress note.
Continue from the recorded next action.

Herança de Ferramentas e Modelos

Os agentes empacotados intencionalmente omitem o frontmatter tools e model:

  • ferramentas embutidas, MCP e de extensão disponíveis permanecem utilizáveis;
  • desenvolvedores mantêm o controle da seleção do modelo;
  • limites de função são definidos por instruções e confiança normal, permissão, autenticação e controles de aprovação.

Se o ambiente expuser muitas ferramentas, desmarque ferramentas irrelevantes ou servidores MCP, ou use o gerenciamento de ferramentas virtuais do VS Code. Não adicione uma lista de permissão de plugins específica da máquina.

Princípios

  • Prefira software funcionando e entregas claras em vez de artefatos de processo.
  • Siga a política do repositório em vez de incorporar comandos Git universais.
  • Preserve trabalho desconhecido e pergunte antes de ações destrutivas ou privilegiadas.
  • Mantenha bugs e decisões importantes em sistemas de projeto duradouros, não apenas no chat.
  • Veja anti-padrões para lições concisas.
Perguntas frequentes

O que são os agentes `@ai-team-producer`, `@ai-team-dev` e `@ai-team-qa`?

São os membros da equipe de IA. O produtor define o escopo e coordena, o desenvolvedor implementa e testa, e o testador verifica o comportamento.

O que é o `PROJECT_BRIEF.md`?

É um documento que resume o projeto, útil para manter o contexto entre diferentes sessões de trabalho.

Como a ferramenta lida com projetos pequenos?

Para tarefas simples, ela pode pular etapas formais de planejamento, focando na execução direta.

Detalhes

Descrição original do autor

Bootstrap and run a lightweight multi-agent development team. Use when starting or adopting a project, planning work, coordinating implementation and optional QA, brainstorming with distinct perspectives, or preserving context across sessions.

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#4992
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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